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Enregistrement W2019992201 · doi:10.2118/169373-ms

The Effect of Oil Price on Oil Consumption and Reserves

2014· article· en· W2019992201 sur OpenAlexafffund
Roberto F. Aguilera

Notice bibliographique

RevueSPE Latin America and Caribbean Petroleum Engineering Conference · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesCurtin University of TechnologyUniversity of Calgary
Mots-clésVolatility (finance)Consumption (sociology)EconomicsOil reservesOil priceCrude oilOil consumptionEconometricsPetroleumEnvironmental scienceNatural resource economicsMonetary economicsPetroleum engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There has been considerable price volatility in the crude oil market since 1861. At times the yearly variations, as reported by the BP Statistical Review, have been minor but on occasion they have been quite significant. The small and large variations have been matched successfully with a Variable Shape Distribution (VSD) model. Remarkably, the comparison between actual price variations and those calculated by the VSD leads to a coefficient of determination (R2) larger than 0.98. Given this validation, we integrate the results with a Global Energy Market (GEM) model developed in 2007 that presented an oil consumption forecast to 2030. Thus far, the forecast has been in line with actual oil consumption to 2012. Contrary to statements made by various oil commentators, the integration of results suggests that the possibilities of seeing sudden, large and permanent increases in future oil prices are very low. Given the huge quantities of conventional and unconventional oil available at or below current market prices, society should be able to substitute between alternative sources long before depletion causes oil to become unduly expensive. Further, a case can be made that with the vast global oil resource base and the significant technological advances being implemented by the industry, oil prices could decrease in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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